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115 - Die Sprache der Zeitreihen: Wie Foundation Models das Forecasting revolutionieren
Manage episode 501331117 series 2864747
In dieser Episode sprechen wir mit Michael Bohlke-Schneider, Applied Science Manager bei AWS, über die faszinierende Entwicklung von Foundation Models für Zeitreihen-Forecasting. Von klassischen Methoden bis hin zu Zero-Shot Forecasting mit dem Chronos-Modellen erhalten wir spannende Einblicke, wie KI die Vorhersage von Zeitreihendaten revolutioniert.
Kernthemen der Episode:
- Forecasting Use Cases von E-Commerce bis Energiewende
- Der Weg vom klassischen Machine Learning zu Foundation Models
- Chronos: Das erste vortrainierte Modell für Zeitreihen-Forecasting
- AutoML und AutoGluon: Wie Forecasting und ML demokratisiert wird
- Praxisbeispiel: Einsatz von Chronos bei der Deutschen Bahn
Highlights der Diskussion:
- Warum vortrainierte Modelle auch für Zeitreihen funktionieren
- Wie Zero-Shot Forecasting die Implementierung vereinfacht
- Integration von Kronos in AutoGluon und Amazon Bedrock
- Vision: ML-Zero und die Zukunft des automatisierten Forecastings
Über den Gast: Michael Bohlke-Schneider leitet als Applied Science Manager bei AWS ein Team, das an der Entwicklung von Forecasting-Algorithmen arbeitet. Sein Team ist maßgeblich an der Entwicklung von Kronos und AutoGluon beteiligt.
Links:
- Chronos Paper: "Learning the Language of Time Series"
- AutoGluon
- AWS Blog: Forecasting mit der Deutschen Bahn
- Chronos in Amazon SageMaker JumpStart
- ML-Zero Project Website
- Veröffentlichungen auf Amazon Science von Michael Bohlke-Schneider
Ihr findet KI spannend, dann hört auch in unsere Folge zu Generative AI rein: #60: Generative AI unter der Haube 1: Embeddings, Attention und Transformers mit Mariano Kamp.
Host: Michelle Mei-Li Pfister (AWS)
AWS Cloud Horizonte ist der offizielle deutschsprachige AWS Podcast.
118 حلقات
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Kernthemen der Episode:
- Forecasting Use Cases von E-Commerce bis Energiewende
- Der Weg vom klassischen Machine Learning zu Foundation Models
- Chronos: Das erste vortrainierte Modell für Zeitreihen-Forecasting
- AutoML und AutoGluon: Wie Forecasting und ML demokratisiert wird
- Praxisbeispiel: Einsatz von Chronos bei der Deutschen Bahn
Highlights der Diskussion:
- Warum vortrainierte Modelle auch für Zeitreihen funktionieren
- Wie Zero-Shot Forecasting die Implementierung vereinfacht
- Integration von Kronos in AutoGluon und Amazon Bedrock
- Vision: ML-Zero und die Zukunft des automatisierten Forecastings
Über den Gast: Michael Bohlke-Schneider leitet als Applied Science Manager bei AWS ein Team, das an der Entwicklung von Forecasting-Algorithmen arbeitet. Sein Team ist maßgeblich an der Entwicklung von Kronos und AutoGluon beteiligt.
Links:
- Chronos Paper: "Learning the Language of Time Series"
- AutoGluon
- AWS Blog: Forecasting mit der Deutschen Bahn
- Chronos in Amazon SageMaker JumpStart
- ML-Zero Project Website
- Veröffentlichungen auf Amazon Science von Michael Bohlke-Schneider
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